Pronóstico de rendimiento de trigo para la cuenca del río Tisza utilizando series temporales de NDVI y SAVI de Landsat 8 y estadísticas de cultivos reportadas
Autores: Nagy, Attila; Szabó, Andrea; Adeniyi, Odunayo David; Tamás, János
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2021
Acceso abierto
Artículo científico
2021
Pronóstico de rendimiento de trigo para la cuenca del río Tisza utilizando series temporales de NDVI y SAVI de Landsat 8 y estadísticas de cultivos reportadas
Categoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas
Subcategoría
Agronomía y Ciencia de los Cultivos
Palabras clave
Producción de cultivos
Teledetección
índices de vegetación
Modelos de pronóstico
Landsat 8
Rendimiento de trigo
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 35
Citaciones: Sin citaciones
Debido a la creciente demanda global de granos alimenticios, la información temprana y confiable sobre la producción de cultivos es importante en la toma de decisiones en la producción agrícola. Los modelos de pronóstico basados en teledetección (RS) desarrollados a partir de índices de vegetación tienen el potencial de proporcionar información cuantitativa y oportuna sobre los cultivos para regiones más amplias o incluso a escala de finca. Se están utilizando diferentes índices de vegetación para este propósito, sin embargo, su eficiencia en la estimación del rendimiento de los cultivos ciertamente necesita ser probada. En este estudio, el rendimiento de trigo se derivó mediante regresión lineal de los valores de rendimiento informados contra una serie temporal de seis diferentes temporadas pico (2013-2018) utilizando el Índice de Vegetación Diferenciada Normalizada (NDVI) derivado de Landsat 8 y el Índice de Vegetación Ajustado al Suelo (SAVI). Los modelos de pronóstico basados en NDVI y SAVI se validaron en base a conjuntos de datos de 2018-2019 y se compararon para evaluar el índice más apropiado que funcione mejor en el pronóstico de la producción de trigo en la cuenca del río Tisza. El índice de eficiencia de Nash-Sutcliffe fue positivo con E = 0.716 para el modelo de NDVI y para SAVI E = 0.909, lo que significa que el método de pronóstico desarrollado tuvo una buena eficiencia de pronóstico. Se encontró que el mejor momento para predecir el rendimiento de trigo con Landsat 8-SAVI y NDVI fue al comienzo del período de biomasa completa del día 138 al 167 del año (18 de mayo al 16 de junio; escala BBCH: 41-71) con altos coeficientes de regresión entre los índices de vegetación y el rendimiento de trigo. El RMSE del modelo de predicción basado en NDVI fue de 0.357 t/ha (NRMSE: 7.33%). El RMSE del modelo de predicción basado en SAVI fue de 0.191 t/ha (NRMSE 3.86%). La validación de los resultados reveló que el modelo basado en SAVI proporcionó pronósticos más precisos en comparación con NDVI. En general, es posible predecir la cantidad probable de rendimiento mucho antes de la cosecha (seis semanas antes) basándose en Landsat 8 NDVI y SAVI y generando umbrales simples para el pronóstico del rendimiento, y se puede mapear una pérdida potencial de rendimiento de trigo.
Descripción
Debido a la creciente demanda global de granos alimenticios, la información temprana y confiable sobre la producción de cultivos es importante en la toma de decisiones en la producción agrícola. Los modelos de pronóstico basados en teledetección (RS) desarrollados a partir de índices de vegetación tienen el potencial de proporcionar información cuantitativa y oportuna sobre los cultivos para regiones más amplias o incluso a escala de finca. Se están utilizando diferentes índices de vegetación para este propósito, sin embargo, su eficiencia en la estimación del rendimiento de los cultivos ciertamente necesita ser probada. En este estudio, el rendimiento de trigo se derivó mediante regresión lineal de los valores de rendimiento informados contra una serie temporal de seis diferentes temporadas pico (2013-2018) utilizando el Índice de Vegetación Diferenciada Normalizada (NDVI) derivado de Landsat 8 y el Índice de Vegetación Ajustado al Suelo (SAVI). Los modelos de pronóstico basados en NDVI y SAVI se validaron en base a conjuntos de datos de 2018-2019 y se compararon para evaluar el índice más apropiado que funcione mejor en el pronóstico de la producción de trigo en la cuenca del río Tisza. El índice de eficiencia de Nash-Sutcliffe fue positivo con E = 0.716 para el modelo de NDVI y para SAVI E = 0.909, lo que significa que el método de pronóstico desarrollado tuvo una buena eficiencia de pronóstico. Se encontró que el mejor momento para predecir el rendimiento de trigo con Landsat 8-SAVI y NDVI fue al comienzo del período de biomasa completa del día 138 al 167 del año (18 de mayo al 16 de junio; escala BBCH: 41-71) con altos coeficientes de regresión entre los índices de vegetación y el rendimiento de trigo. El RMSE del modelo de predicción basado en NDVI fue de 0.357 t/ha (NRMSE: 7.33%). El RMSE del modelo de predicción basado en SAVI fue de 0.191 t/ha (NRMSE 3.86%). La validación de los resultados reveló que el modelo basado en SAVI proporcionó pronósticos más precisos en comparación con NDVI. En general, es posible predecir la cantidad probable de rendimiento mucho antes de la cosecha (seis semanas antes) basándose en Landsat 8 NDVI y SAVI y generando umbrales simples para el pronóstico del rendimiento, y se puede mapear una pérdida potencial de rendimiento de trigo.